AI导读AI论文: CAD-Coder: Text-to-CAD Generation with Chain-of-Thought and Geometric Reward
现有方法多基于预定义命令序列(如DeepCAD、Text2CAD),存在三大问题:CAD-Coder将文本到CAD任务重构为生成Python基於参数化CAD语言CadQuery的脚本,选择CadQuery的核心优势如下:t=1∑∣Cgt∣logπθ(ct∣c<t,L)局限:仅SFT无法保证几何准确性,对需多步空间推理的复杂模型表现不足。阶段2:强化学习(RL)—— 提升几何保真与推理
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